最近读了 [以色列] 尤瓦尔·赫拉利的新书《智人之上》，对于人工智能、算法的快速发展带来的窃喜的同时，也确实有隐隐的担忧。一直在思考人工智能与ESG的关系，我私下有一个结论就是算法工程师更需要去了解ESG，从而写出合乎道德规范的算法程序，从而引导互联网平台的健康发展。

人工智能伦理正站在一个十字路口，人们不禁要问：它是否会重复ESG曾经的缓慢与不平衡的发展轨迹？尽管ESG投资理念已经提出了二十年，但企业的实际响应却显得迟缓且缺乏一致性。在欧盟，ESG报告已成为企业的法定义务，然而在美国，这一要求却几乎不存在。即便是一些声称致力于可持续发展的公司，也鲜有制定具体计划来衡量其进展。这种滞后性在人工智能伦理领域也有所体现，尽管人工智能的快速发展对伦理规范提出了迫切需求，但相应的道德实践却尚未得到足够重视。

合乎ESG的人工智能不仅能够确保产品和服务的可持续性、人权和公平目标，还能为这些产品和服务的短期和长期盈利提供明确的途径。这意味着，开发符合ESG的人工智能产品可能带来更大的经济价值，从而推动企业以负责任的方式进行研发。

回顾ESG的发展历程，我们可以发现，尽管这一概念早在2004年就已提出，但直到近年来，欧盟才开始强制要求企业提交ESG报告。而在美国，联邦政府并未对企业提出任何ESG报告要求。这种滞后性不仅体现在政策层面，也反映在企业的实际行动中。例如，只有少数财富500强企业声称参与了联合国的可持续发展目标框架，而真正开发了具体方法和工具来评估其进展的企业更是寥寥无几。此外，尽管许多企业声称致力于可持续发展，但真正减少其排放量的却不到一半。这些现象都表明，尽管ESG理念逐渐受到关注，但企业在实际行动上仍显得犹豫不决。

人工智能伦理的滞后性同样令人担忧。与ESG相似，企业在实施人工智能时往往更关注技术创新和经济效益，而忽视了伦理规范的重要性。例如，生成式人工智能作为人工智能的一个新兴领域，已经引起了广泛关注。然而，有关负责任的生成式人工智能的政府法规却远远落后于企业的行动。这种滞后性不仅可能导致不道德的人工智能产品的出现，还可能对社会的可持续发展造成负面影响。

理想情况下，对人工智能的投资应该不仅能够创造收入，还能促进ESG目标的实现。例如，人工智能在交通领域的应用可以通过优化交通流量和提高能源效率来减少碳排放。然而，现实情况是，人工智能伦理的实施一直落后于有利可图的人工智能实施和讨论。这导致人工智能伦理话题往往被定格为一场关于限制的对话，而不是一场关于可能性的对话。

然而，我们必须认识到，合乎ESG的做法实际上可以带来更好、更便宜的人工智能。在人工智能领域，算法的道德设计不仅是道德要求，也是决定产品质量和价值的关键因素。如果将ESG因素纳入人工智能开发的早期阶段，可以带来更符合人类需求和目标的整体解决方案。例如，一个经过精心设计和测试以最大限度减少偏见的人工智能招聘工具可以提供更准确、更公平的结果，从而帮助企业建立更加多元化的员工队伍并提高工作效率。

同样地，在能源和交通等领域，符合ESG的人工智能也可以发挥重要作用。在能源领域，人工智能算法被用于优化电网性能和预测能源需求。如果这些算法存在偏见，就可能导致能源分配效率低下和成本上升。然而，通过确保算法的ESG性，我们可以提高能源分配的效率和准确性，从而节约成本并减少对环境的影响。在运输领域，人工智能被广泛应用于路线优化和自动驾驶汽车等领域。没有经过适当偏见测试的人工智能可能会导致路线效率低下或安全问题。然而，符合ESG规范的人工智能可以确保最佳性能和安全性，从而推动交通领域的可持续发展。

要实现可持续发展，我们需要以客户为中心的设计，而不仅仅是良好的愿望。在过去，一些可持续产品由于设计不当或功能受限而未能得到市场的广泛认可。例如，纸板吸管虽然旨在减少塑料垃圾，但由于其易湿和易损的特性而影响了用户体验。这提醒我们，在追求可持续性的同时，必须注重产品的设计和功能。同样地，当前的人工智能模型虽然在某些领域表现出色，但也存在局限性。未来的模型需要在对当前版本的学习基础上不断改进和创新，以克服这些局限性并满足社会的需求。